Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень
Binary classifiers are widely used in solving a number of applied problems, in particular, problems of medical diagnostics. The effectiveness of such systems is characterized by target miss errors and false alarms. Since the probability of a false alarm error usually increases with a decrease in the...
Saved in:
| Date: | 2023 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/27 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-27 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-14T10:05:10Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
пропуск мети помилкова тривога корисність діагностичного алгоритму стратегія Неймана–Пірсона преваленс захворювання медичний симптом |
| spellingShingle |
пропуск мети помилкова тривога корисність діагностичного алгоритму стратегія Неймана–Пірсона преваленс захворювання медичний симптом Fainzilberg, Leonid Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| topic_facet |
missed target false alarm diagnostic algorithm usefulness Neyman–Pearson strategy disease prevalence medical symptom пропуск мети помилкова тривога корисність діагностичного алгоритму стратегія Неймана–Пірсона преваленс захворювання медичний симптом |
| format |
Article |
| author |
Fainzilberg, Leonid |
| author_facet |
Fainzilberg, Leonid |
| author_sort |
Fainzilberg, Leonid |
| title |
Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_short |
Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_full |
Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_fullStr |
Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_full_unstemmed |
Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_sort |
про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень |
| title_alt |
On probabilities of missed target and false alarm іn medical decision-making systems |
| description |
Binary classifiers are widely used in solving a number of applied problems, in particular, problems of medical diagnostics. The effectiveness of such systems is characterized by target miss errors and false alarms. Since the probability of a false alarm error usually increases with a decrease in the probability of an allowance error, and vice versa, the tuning of systems implies a certain compromise between the indicated errors. To build a diagnostic algorithm under a priori uncertainty, the Neyman–Pearson strategy is often used, which involves minimizing the probability of a target miss error with a given constraint on the probability of a false alarm error. To study the question of the formal choice of an acceptable constraint, conditions for the usefulness of a diagnostic algorithm are formulated. On the basis of these conditions, the admissible limits of the probabilities of target miss errors and false alarms are determined. The boundary values of the prevalence of diseases are determined, at which a diagnostic algorithm with known operational characteristics remains useful in terms of reducing average losses. Examples are given to illustrate the practical value of the obtained conditions. The features of the decision-making algorithm based on medical symptoms are considered. It has been shown that if, according to medical statistics, a certain symptom is typical for most sick patients and uncharacteristic for most healthy people, but this does not mean high reliability of diagnostic decisions based on the analysis of this symptom in a particular person. Using the example of the analysis of the symptom «Characteristic skin rashes», it was demonstrated that even if the probability of the absence of a symptom in healthy people is 0,99, the probability of a false alarm may be lower than 0,01. This is explained by the fact that in order to make an substantiated decision for a particular patient, it is necessary to make sure that the indicated symptom is absent during a certain observation interval. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/27 |
| work_keys_str_mv |
AT fainzilbergleonid onprobabilitiesofmissedtargetandfalsealarmínmedicaldecisionmakingsystems AT fainzilbergleonid projmovírnostípomilokpropuskucílítahibnoítrivogivmedičnihsistemahprijnâttâríšenʹ |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:30Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:30Z |
| _version_ |
1847373343987073024 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-272024-03-14T10:05:10Z On probabilities of missed target and false alarm іn medical decision-making systems Про ймовірності помилок пропуску цілі та хибної тривоги в медичних системах прийняття рішень Fainzilberg, Leonid missed target false alarm diagnostic algorithm usefulness Neyman–Pearson strategy disease prevalence medical symptom пропуск мети помилкова тривога корисність діагностичного алгоритму стратегія Неймана–Пірсона преваленс захворювання медичний симптом Binary classifiers are widely used in solving a number of applied problems, in particular, problems of medical diagnostics. The effectiveness of such systems is characterized by target miss errors and false alarms. Since the probability of a false alarm error usually increases with a decrease in the probability of an allowance error, and vice versa, the tuning of systems implies a certain compromise between the indicated errors. To build a diagnostic algorithm under a priori uncertainty, the Neyman–Pearson strategy is often used, which involves minimizing the probability of a target miss error with a given constraint on the probability of a false alarm error. To study the question of the formal choice of an acceptable constraint, conditions for the usefulness of a diagnostic algorithm are formulated. On the basis of these conditions, the admissible limits of the probabilities of target miss errors and false alarms are determined. The boundary values of the prevalence of diseases are determined, at which a diagnostic algorithm with known operational characteristics remains useful in terms of reducing average losses. Examples are given to illustrate the practical value of the obtained conditions. The features of the decision-making algorithm based on medical symptoms are considered. It has been shown that if, according to medical statistics, a certain symptom is typical for most sick patients and uncharacteristic for most healthy people, but this does not mean high reliability of diagnostic decisions based on the analysis of this symptom in a particular person. Using the example of the analysis of the symptom «Characteristic skin rashes», it was demonstrated that even if the probability of the absence of a symptom in healthy people is 0,99, the probability of a false alarm may be lower than 0,01. This is explained by the fact that in order to make an substantiated decision for a particular patient, it is necessary to make sure that the indicated symptom is absent during a certain observation interval. Бінарні класифікатори широко використовують для вирішення низки прикладних задач, зокрема, задач медичної діагностики. Ефективність таких систем характеризують помилки пропущення цілі та хибної тривоги. Оскільки зі зменшенням ймовірності помилки пропуску цілі збільшується ймовірність помилки хибної тривоги та навпаки, налаштування систем передбачає певний компроміс між зазначеними помилками. Для побудови алгоритму діагностики в умовах апріорної невизначеності часто використовують стратегію Неймана–Пірсона, яка передбачає мінімізацію ймовірності помилки пропуску цілі при заданому обмеженні на ймовірність помилки хибної тривоги. Для дослідження питання формального вибору прийнятних обмежень сформульовані умови корисності діагностичного алгоритму. На основі цих умов визначено допустимі межі ймовірностей помилок пропуску цілі та хибної тривоги. Визначено граничні значення розповсюдженості захворювань, для яких діагностичний алгоритм з відомими операційними характеристиками залишається корисним з погляду зменшення середніх втрат. Наведено приклади, що ілюструють практичну цінність одержаних умов. Розглянуто особливості алгоритму прийняття рішень на основі медичних симптомів. Показано, якщо за даними медичної статистики деякий симптом характерний для більшості хворих пацієнтів і нехарактерний для більшості здорових людей, то звідси ще не випливає висока достовірність діагностичних рішень, заснованих на аналізі цього симптому для конкретної людини. На прикладі аналізу симптому «характерні шкірні висипання» продемонстровано, навіть якщо ймовірність відсутності симптому у здорових людей становить 0,99, ймовірність помилкової тривоги може бути нижчою, ніж 0,01. Це пояснюється тим, що для прийняття обґрунтованого рішення для конкретного пацієнта необхідно переконатися, що зазначений симптом відсутній протягом певного інтервалу спостереження. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-01-30 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/27 10.34229/1028-0979-2022-6-4 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 67 № 6 (2022): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 43–53 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 67 № 6 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 43–53 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 67 No. 6 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 43–53 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2022-6 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/27/40 Copyright (c) 2023 Leonid Fainzilberg https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |